Answer 1

编译器正在做的是将您的lambda和lambda捕获的任何变量捕获到编译器生成的嵌套类中。

编译后，您的示例看起来很像：

class Program
{
        delegate void Action();
        static void Main(string[] args)
        {
                List<Action> actions = new List<Action>();

                DisplayClass1 displayClass1 = new DisplayClass1();
                for (displayClass1.i = 0; displayClass1.i < 10; ++displayClass1.i )
                        actions.Add(new Action(displayClass1.Lambda));

                foreach (Action a in actions)
                        a();
        }

        class DisplayClass1
        {
                int i;
                void Lambda()
                {
                        Console.WriteLine(i);
                }
        }
}

通过在for循环中制作副本，编译器会在每个迭代中生成新对象，例如：

for (int i = 0; i < 10; ++i)
{
    DisplayClass1 displayClass1 = new DisplayClass1();
    displayClass1.i = i;
    actions.Add(new Action(displayClass1.Lambda));
}

Answer 2

让我们称它们为arraya和arrayb。和输出数组作为arrayc。该算法看起来像：

    check_index = 0
    for each_index in range(len(arrayA)):
      if arrayA[each_index] == 1:
        append(arrayC, arrayB[check_index])
        # this bumps the index to the next value
        check_index += 1
    
      else:
        append(arrayC, arrayB[check_index])
        # otherwise, the index would stay the same

Answer 3

给您的类型一个ID并使其可识别，如果您不需要确定，请不要添加它。

struct MyType: Encodable, Identifiable {
  let id = UUID()

  // other properties
}

使用 Codable 只是添加编码和可解码的简写。因此，如果您不需要两者，请使用所需的。

Answer 4

一种pythonic，递归和功能性方法来解开任意json树：

handlers = {
    list:  iterate,
    dict:  delve,
    str:   emit_li,
    float: emit_li,
}

def emit_li(stuff, strong=False):
    emission = '<li><strong>%s</strong></li>' if strong else '<li>%s</li>'
    print(emission % stuff)

def iterate(a_list):
    print('<ul>')
    map(unravel, a_list)
    print('</ul>')

def delve(a_dict):
    print('<ul>')
    for key, value in a_dict.items():
        emit_li(key, strong=True)
        unravel(value)
    print('</ul>')

def unravel(structure):
    h = handlers[type(structure)]
    return h(structure)

unravel(data)

其中 data 是python列表（根据JSON文本列表）：

data = [
    {'data': {'customKey1': 'customValue1',
           'customKey2': {'customSubKey1': {'customSubSubKey1': 'keyvalue'}}},
  'geometry': {'location': {'lat': 37.3860517, 'lng': -122.0838511},
               'viewport': {'northeast': {'lat': 37.4508789,
                                          'lng': -122.0446721},
                            'southwest': {'lat': 37.3567599,
                                          'lng': -122.1178619}}},
  'name': 'Mountain View',
  'scope': 'GOOGLE',
  'types': ['locality', 'political']}
]

Answer 5

您可以使用将结果压缩至（-1,0,1）。
然后，您可以轻松编写数据表。

import spock.lang.*

class ASpec extends Specification {
  def "compare"() {
    expect: 
        Math.signum(comparator(a, b)) == result
      
    where:
        a | b || result
        1 | 2 || -1
        1 | 9 || -1
        1 | 1 || 0
        5 | 2 || 1    
        4 | 2 || -1 // fail intentionally
  }
    
    int comparator(int a, int b) {
        a - b
    }
}

Groovy Web控制台

Answer 6

就我而言，我正在传递空论点，所以请检查您的论点

Answer 7

由于服务是为管理员打开命令提示符，然后 cd％tomcat_home％\ bin ，然后运行 service.bat install 。该脚本提供了更多参数。 （在CMD BAT脚本中， ^在Newline继续在下一行上继续命令。）

Answer 8

我认为您应该以不同的方式解释表。 O（n^2）复杂性说，如果输入n加倍，运行时应该四倍（需要4倍）。在这种情况下，函数（n：number）返回一个镜像其运行时的数字。我将f（n）用作它的简短。

因此，说n从1到2，这意味着输入增加了一倍（2/1 = 2）。然后，运行时间从F（1）变为F（2），这意味着它增加了F（2）/F（1）= 3/1 = 3次。那不是4次，但是Big-O复杂性度量是渐近的，处理了N接近Infinity的情况。如果我们从表中测试另一个输入，则为F（6）/F（3）= 21/6 = 3.5。它已经接近4。

让我们现在流浪在桌子外面，尝试更大的n。 ）= 12502500/3126250 = 3.999。趋势很明显。随着n接近无穷大，输入的两倍趋向于四倍的运行时。这就是O（n^2）的标志。

Answer 9

其原因是每个新覆盖层没有更新的Python软件包；由 jan tojnar的回复t/prev-python-override/20066/2“ rel =“ nofollow noreferrer”>此处：：

overlays =
  let
    emptyOverlay = final: prev: {};
  in
  {
    autoslot = final: prev: {
      python310 = prev.python310.override (prevArgs: {
        packageOverrides =
          let
            ourOverlay = new: old: {
              autoslot = new.callPackage ./autoslot.nix {};
            };
          in
          prev.lib.composeExtensions
            prevArgs.packageOverrides or emptyOverlay
            ourOverlay;
      });
    };
    backtrace = final: prev: {
      python310 = prev.python310.override (prevArgs: {
        packageOverrides =
          let
            ourOverlay = new: old: {
              backtrace = new.callPackage ./backtrace.nix {};
            };
          in
          prev.lib.composeExtensions
            prevArgs.packageOverrides or emptyOverlay
            ourOverlay;
      });
    };
  }

Answer 10

这样的事情会起作用：

var allowedPaths = map[string]bool{
    "GET/abc": true,
}

func APIRequestMiddleware(next http.Handler) http.Handler {
    return http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        if _, ok := allowedPaths[r.Method+r.URL.Path]; ok {
             next.ServeHTTP(w, r)
             return
        }
        
        auth := r.Header.Get("authorization")
        type tokenDetails struct {
            Token      string
            Expires_at time.Time
            Rate_limit int
            Enabled    bool
            Created    time.Time
        }
        var details tokenDetails
        err = sqlx.Get(database.AccountDB, details, `Select * from keys where token = $1`, auth)
        if err != nil {
            request_util.InvalidTokenResponse(w, r)
            return
        }

        if details.Expires_at.Before(time.Now()) {
            request_util.InvalidTokenResponse(w, r)
            return
        }
        if !details.Enabled {
            request_util.InvalidTokenResponse(w, r)
            return
        }

        // Track # of requests
        // if currentRequest > details.Rate_limit {
        //  request_util.InvalidTokenResponse(w, r)
        //  return
        // }
        next.ServeHTTP(w, r)
    })
}

Answer 11

我通过设置高度解决了问题：自动，Maxheight：自动，溢出：自动。

Answer 12

您的问题需要重新配置。这些点没有连接。
如果要根据激活的选项卡检测选项卡更改并操纵视图，则Angular材料具有 MattabChangeEvent 以检测 MattabGroup 中的活动选项卡，并且基于零。第一个选项卡具有索引0。

onTabChange(event: MatTabChangeEvent) {
    switch (event.index) {
      case 0:
        // your logic
        break
      case 1:
         // your logic
        break
      case 2:
        // your logic
        break
    }
  }

Answer 13

：

您必须在 composeview 上调用 .disposecomposition（）

解决方案

 override fun onResume() {
    super.onResume()
    binding.composeHeader.disposeComposition()
}

Answer 14

您链接到的博客发布的问题是，作者没有清楚地说明他们正在查看的Java版本。

安全点的放置详细信息绝对是JVM版本的特定于JVM版本。如果可以在位置不好的地方确定简单（和现实的）示例，那么我想，Java维护者将弄清楚如何使优化器更聪明。因此，要知道（事先）问题是否会影响您，您将知道您正在使用与作者相同的JVM版本。显然，字节码编译器版本也很重要……根据下面的评论

---

Q：您是否应该修改编码样式以避免（根据博客发布）不当的情况？

答：我的建议通常是 - 否：

1. 问题可能已经解决了您正在使用的Java版本中。
2. 该问题可以用新版本的Java或即将发布的未来版本解决。 进行大修的努力要小。
3. （升级要比对代码

但是，如果您＆lt;基准您的应用程序和您＆gt; do＆lt;发现安全点问题具有可测量的效果，一定要调整应用程序中的循环，即受影响的循环，以及2）热点。 （但不是您所有的循环！这可能是浪费时间。）

简而言之……提防过早优化。

Answer 15

以下是总结多列的另一种方法，当功能需要进一步参数时，尤其是有用的。您可以通过所有内容（）或 any_of（c（“ a”，“ b”））等列的子集选择所有列。

library(dplyr)
# toy data
df <- tibble(a = sample(c(NA, 5:7), 30, replace = TRUE), 
             b = sample(c(NA, 1:5), 30, replace = TRUE), 
             c = sample(1:5, 30, replace = TRUE), 
             grp = sample(1:3, 30, replace = TRUE))
df
#> # A tibble: 30 × 4
#>        a     b     c   grp
#>    <int> <int> <int> <int>
#>  1     7     1     3     1
#>  2     7     4     4     2
#>  3     5     1     3     3
#>  4     7    NA     3     2
#>  5     7     2     5     2
#>  6     7     4     4     2
#>  7     7    NA     3     3
#>  8    NA     5     4     1
#>  9     5     1     1     2
#> 10    NA     3     1     2
#> # … with 20 more rows
df %>% 
  group_by(grp) %>%
  summarise(across(everything(), 
                   list(mean = ~mean(., na.rm = TRUE),
                        q75 = ~quantile(., probs = .75, na.rm = TRUE))))
#> # A tibble: 3 × 7
#>     grp a_mean a_q75 b_mean b_q75 c_mean c_q75
#>   <int>  <dbl> <dbl>  <dbl> <dbl>  <dbl> <dbl>
#> 1     1   6.6      7   2.88  4.25   3        4
#> 2     2   6.33     7   2.62  3.25   2.9      4
#> 3     3   5.78     6   3.33  4      3.09     4